Indicadores técnicos - Qué es útil y qué no lo es1. Introducción
Desde la introducción de los indicadores técnicos, el mundo académico ha realizado una gran cantidad de investigaciones para saber si los indicadores técnicos son o no útiles para operar de forma rentable y los resultados muestran conclusiones contradictorias. Algunos estudios apoyan la eficacia de los indicadores técnicos, mientras que otros rechazan esta idea. La actitud de los académicos hacia el análisis técnico ha cambiado drásticamente a lo largo del tiempo, en el pasado esta actitud era a menudo negativa, citándose a menudo a Malkiel (1981):
"Obviamente, tengo predilección por los cartistas. No es sólo una predilección personal, sino también profesional. El análisis técnico es un anatema para el mundo académico. Nos encanta meternos con él. Nuestras "tácticas de intimidación" están motivadas por dos consideraciones: (1) el método es evidentemente falso; y (2) es fácil de criticar. Y aunque pueda parecer un poco injusto meterse con un objetivo tan lamentable, recuerde": Es su dinero el que intentamos salvar".
Este escepticismo se debe a la creencia en la hipótesis del mercado eficiente (HME), y es cierto que cualquier método que se base en el estudio/procesamiento de precios pasados está sujeto a la ineficacia, lo que implicaría que los analistas técnicos son irracionales, sin embargo, la HME ha sido objeto de acalorados debates a lo largo de los años. Los estudios han encontrado ineficiencias y memoria en los precios del mercado, lo que fomentaría el uso del análisis técnico . Los recién llegados al trading pueden ser fácilmente atraídos por los indicadores técnicos, esto se debe a su simplicidad y popularidad, e incluso si son criticados, a menudo se destacan en los mensajes educativos de los corredores, y están comúnmente disponibles en la mayoría de las plataformas de negociación. Como tal, puede ser difícil no utilizarlos, ya que son las principales herramientas disponibles para los operadores.
2. Evolución de los indicadores técnicos
Los precios históricos describen una serie temporal/señal digital, por lo que para procesar los precios históricos pueden utilizarse herramientas diseñadas para el análisis de series temporales y el procesamiento de señales digitales. La mayoría de los indicadores técnicos son simples estadísticas rodantes, como las medias móviles, la varianza/desviación estándar rodante, el oscilador de impulso, etc. Con el avance de la tecnología informática y la posibilidad de que cualquier usuario acceda a los precios históricos con mayor facilidad, la creación y el uso de indicadores técnicos se ha vuelto más sencillo.
Las plataformas de negociación comenzaron a incluir indicadores técnicos sencillos, democratizando así su disponibilidad para los operadores. La introducción de lenguajes de programación específicamente diseñados para la creación de herramientas técnicas de negociación (como Pinescript) marca un importante punto de inflexión para los indicadores técnicos Cualquier operador tiene la posibilidad de crear sus propios indicadores técnicos con mayor facilidad, además de poder compartirlos con la comunidad de operadores. En este momento, podemos ver la aparición de indicadores técnicos más complejos que hacen uso de cálculos y elementos gráficos más complejos.
3. Rendimiento de los indicadores técnicos
Actualmente existe un elevado número de indicadores técnicos. Esto demuestra que la creación de nuevos indicadores es una práctica muy activa, pero también demuestra que no existe un conjunto predeterminado de indicadores técnicos con rendimientos probados. Los más utilizados por los operadores siguen siendo indicadores antiguos, como las medias móviles simples/exponenciales, los osciladores de impulso, los estocásticos, el índice de fuerza relativa, las bandas de Bollinger, etc. La mayoría de estos indicadores técnicos no tienen en cuenta las condiciones siempre cambiantes de los precios del mercado, lo que introdujo la creación de indicadores adaptativos, como la media móvil adaptativa de Kaufman ( KAMA (1)), la media móvil adaptativa fractal ( FRAMA (2)), etc. Sin embargo, la adaptabilidad no parece introducir una mejora significativa de la rentabilidad con respecto a las medias móviles de longitud fija (3). Una explicación podría ser que las medias móviles adaptativas siguen requiriendo la configuración de un usuario.
Los ajustes del usuario utilizados por los indicadores técnicos siguen siendo un gran problema, ya que requieren una optimización y, dado que los resultados pasados no son indicativos de los resultados futuros, los ajustes óptimos pueden cambiar con el tiempo. Por lo tanto, podemos decir que un indicador técnico necesita producir resultados positivos utilizando una amplia variedad de combinaciones de ajustes para ser considerado óptimo, lo que rara vez ocurre. Otro aspecto interesante de las configuraciones del usuario es que dos indicadores diferentes podrían potencialmente dar las mismas o similares señales utilizando diferentes configuraciones, lo que haría que ciertos indicadores fueran redundantes. Por lo tanto, es extremadamente difícil, tal vez imposible, responder a la pregunta "¿Existe un indicador técnico rentable?" teniendo en cuenta las condiciones siempre cambiantes del mercado. Una pregunta más realista, aunque todavía compleja, es "¿Cuál es el mejor indicador técnico en determinadas condiciones de mercado?".
4. ¿Son mejores los indicadores populares que los menos populares?
¿Es la popularidad de un indicador técnico un buen indicio de su utilidad? Una respuesta lógica podría ser que sí, pero podemos ver que no siempre es así, y que la popularidad puede estar determinada por muchos factores. La popularidad de cualquier herramienta puede estar determinada por factores externos como el marketing, la popularidad de los autores, y por el comportamiento de los consumidores/usuarios, etc. Un punto interesante es el aspecto visual de los indicadores técnicos, ya que los indicadores técnicos son totalmente digitales y se basan en su aspecto visual para atraer a los usuarios. Se ha estudiado la psicología del color para ver cómo puede reaccionar el comportamiento del consumidor ante determinados colores, y se ha demostrado que los colores desempeñan un papel importante a la hora de juzgar a las personas con respecto a determinados productos.
Los productos más coloridos pueden ser vistos como más complejos, mientras que la complejidad visual puede inducir al usuario a pensar que se mostrará una mayor cantidad de información, aumentando así sus posibilidades de operar mejor. Teniendo en cuenta que los indicadores técnicos también pueden ser "productos", puede ser más conveniente para cualquier autor/vendedor centrarse en indicadores técnicamente sencillos con características visualmente más atractivas en lugar de centrarse en los rendimientos para aumentar su popularidad. Aunque la publicidad también es una opción exitosa, los indicadores destacados por editores/revistas conocidos no necesariamente poseerán rendimientos positivos, pero seguirán teniendo un impacto en la comunidad de operadores.
5. Información redundante
El objetivo de todo buen indicador técnico es ofrecer al usuario la mayor cantidad de información útil, fácil de leer/acceder y no redundante, al tiempo que se minimiza la interacción con la configuración del indicador. En teoría, ambas cosas deberían estar correlacionadas, ya que una mayor información requiere una mayor interacción (mediante el uso de botones/menús desplegables, etc.). El problema de la redundancia es importante, ya que afecta a todos los objetivos descritos anteriormente de un buen indicador. Tomemos como ejemplo el oscilador de momento: Este oscilador tiene muchas propiedades interesantes, puede determinar la tendencia actual, mostrar divergencias, pero también puede determinar el signo de los cambios en una media móvil simple del mismo periodo.
En base a esto, un indicador que muestre el signo de los cambios de una media móvil simple será menos atractivo que un oscilador de momento, que devuelve más información y es más rápido de calcular. Hay muchos indicadores existentes con el potencial de ser redundantes. Las cintas son un buen ejemplo de indicadores que a menudo devuelven un exceso de información redundante. Las cintas consisten en múltiples gráficos de medias móviles utilizando diferentes períodos. Dependiendo de cómo se elija el tipo de medias móviles y sus períodos, la información devuelta por la cinta puede ser redundante y difícil de analizar.
6. Repintado y no causalidad
Anteriormente mencionamos que el aspecto visual de un indicador puede ser un factor determinante para su popularidad, mientras que los indicadores atractivos suelen recibir un interés significativo por parte de los usuarios, siguen siendo los indicadores que parecen generar excelentes puntos de entrada los que generan el mayor interés por parte de los operadores.
A lo largo de los años, un conjunto particular de indicadores técnicos ha sido conocido por mostrar resultados extremadamente atractivos, esos son los indicadores "repintados". Los indicadores repintados se refieren a indicadores cuyos valores pasados están sujetos a cambios en el tiempo, el repintado puede ser causado cuando un indicador está usando datos de precios futuros como entrada o cuando los datos históricos se eliminan lo que hace que el indicador recalcule y por lo tanto potencialmente cambie.
Los indicadores de repintado sólo son útiles para aplicaciones que no son de tiempo real, la mayoría de ellos sólo siguen el precio o podrían mostrar una señal después de una cierta cantidad de tiempo en una ubicación pasada, como tal, los indicadores de repintado rara vez son útiles cuando se trata de determinar los puntos de entrada y por lo general están sujetos a un retraso en el tiempo de decisión. Esto los hace tan útiles como cualquier otro indicador con retardo (este es el caso de muchos indicadores de soportes y resistencias horizontales que se basan en pivotes).
7. Conclusiones
Puede ser difícil respaldar la rentabilidad de las estrategias automatizadas basadas en indicadores técnicos. Las estrategias de seguimiento de tendencias se beneficiarán de las tendencias limpias, mientras que las estrategias contrarias tendrán mejores resultados cuando el precio sea estacionario, teniendo en cuenta que el precio tiende a cambiar entre estas dos condiciones, es fácil ver dónde los indicadores podrían encontrar problemas para ser rentables con consistencia.
Por lo tanto, el valor de un indicador técnico difícilmente se encontrará en su capacidad de hacerle ganar dinero por sí mismo. La complejidad de las variaciones de los precios del mercado hace que esto sea demasiado difícil y un indicador técnico no es lo suficientemente inteligente ni adaptable para superar tales condiciones extremas, sin embargo, este no es generalmente el caso de un operador experimentado que podría utilizar el indicador como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones.
Teniendo en cuenta el papel de un operador, podemos concluir que la utilidad de un indicador viene determinada por la cantidad de información útil y no redundante que produce, y no necesariamente por su capacidad de proporcionar puntos de entrada tempranos y precisos, lo cual es más difícil de conseguir.
Lograr un indicador capaz de ofrecer esta cantidad de información seguiría siendo un reto, teniendo en cuenta la cantidad de metodologías utilizadas por los comerciantes, este indicador "universal" requeriría cierta interacción del usuario, por lo que facilitar su uso es lo que jugará un papel en la utilidad general del indicador.
8. Código utilizado
//@version=4
study("Ribbon",overlay=true)
ma1 = ema(close,20)
ma2 = ema(close,40)
ma3 = ema(close,60)
ma4 = ema(close,80)
ma5 = ema(close,100)
ma6 = ema(close,120)
ma7 = ema(close,140)
ma8 = ema(close,160)
a = plot(ma1,transp=100)
b = plot(ma2,transp=100)
c = plot(ma3,transp=100)
d = plot(ma4,transp=100)
e = plot(ma5,transp=100)
f = plot(ma6,transp=100)
g = plot(ma7,transp=100)
h = plot(ma8,transp=100)
F(x)=>x>ma8?#0cb51a:#ff1100
fill(a,b,F(ma1),transp=80)
fill(b,c,F(ma2),transp=70)
fill(c,d,F(ma3),transp=60)
fill(d,e,F(ma4),transp=50)
fill(e,f,F(ma5),transp=40)
fill(f,g,F(ma6),transp=30)
fill(g,h,F(ma7),transp=20)
9. Referencias
(1) Kaufman, P.J., 1995. Smarter Trading. McGraw-Hill, Nueva York.
(2) Ehlers , John. "FRAMA-Fractal Adaptive Moving Average". Technical Analysis of Stocks & Commodities (2005).
(3) Ellis, Craig A., y Simon A. Parbery. "¿Es mejor ser más inteligente? A comparison of adaptive, and simple moving average trading strategies". Research in International Business and Finance 19.3 (2005): 399-411.
Formación
